在（M）CA

Question

执行CA后，我想在数据集的列上执行HCPC。出于某种原因，我还必须在开始时指定我的所有列都是＆＃39; factor＆＃39;类型，然后再次循环它们并将它们转换为数字。我不确切地知道原因，因为如果我检查每列的类型（没有指定它们作为因子）它们看起来是数字的......当我不加载和转换这样的数据时，不过，我收到如下错误：

  

特征误差（crossprod（t（X），t（X）），symmetric = TRUE）：无穷大或   在＆＃39; x＆＃39;

中缺少值

这可能是因为我的数据集中的列只包含0＆＃39;如果是这样，那么在应用CA之前首先读取所有内容然后将其转换为数字，而不是直接执行CA，它是如何工作完美的？

HCPC的原始问题如下：

# read in data; 40 x 267 data frame
data_for_ca <- read.csv("./data/data_clean_CA_complete.csv",row.names=1,colClasses = c(rep('factor',267)))

# loop over first 267 columns, converting them to numeric
for(i in 1:267)
  data_for_ca[[i]] <- as.numeric(data_for_ca[[i]])

# perform CA
data.ca <- CA(data_for_ca,graph = F)

# perform HCPC for rows (i.e. individuals); up until here everything works just fine
data.hcpc <- HCPC(data.ca,graph = T)

# now I start having trouble

# perform HCPC for columns (i.e. variables); use their coordinates that are stocked in the CA-object that was created earlier
data.cols.hcpc <- HCPC(data.ca$col$coord,graph = T)

上面的代码在最后一个案例中向我展示了一个树形图，甚至让我将其剪切成簇，但后来我收到以下错误：

  

catdes中的错误（data.clust，ncol（data.clust），proba = proba，row.w =   res.sauv $ call $ row.w.init）：object＆＃39; data.clust＆＃39;找不到

值得注意的是，当我对我的数据执行MCA并尝试在我的列上执行HCPC时，我得到完全相同的错误。任何人都有任何线索，如何解决这个或我做错了什么？为了完整起见，我插入了数据集左上角的屏幕截图，以显示它的外观：

提前感谢您提供任何可能的帮助！

Answer 1

我知道这很老了，但是由于我已经对这个问题进行了一段时间的排查：

HCPC说它接受一个数据帧，但是每当我尝试简单地从标准$col$coord对象传递它$colcoord或ca时，它都会返回此错误。我最好的猜测是，确实需要/正在查找的某些元数据不在坐标数据框中，但是我无法弄清楚是什么或如何将其传递。

当前的FactoMineR版本实际上只允许您为HCPC提供整个CA对象，并告诉它是否对行或列进行聚类。因此，您的最后一行代码应该是：

data.cols.hcpc <- HCPC(data.ca, cluster.CA = "columns", graph = T)